池化层(Pooling Layer):作用: 池化层负责降低卷积层输出的空间维度,以减少计算量和防止过拟合。它通常通过选择每个小区域内的最大值(最大池化)或平均值(平均池化)来实现。与其他技术的交互: 与卷积层相比,池化层不会改变数据的深度(即特征的数量),但会减少数据的空间维度,从而提高模型的计算效率。 全连接层(Full...
池化层是CNN中用于减少特征图空间尺寸（即高度和宽度）的一种操作，通常紧随卷积层之后。作用：降维：池...
卷积层可以有效降低输入的维度。 减少后面层的计算量。 iii、导入参数共享 卷积层通过参数共享,可以大大减少网络需要学习的参数量。 提高参数利用效率。 iv、边界处理 卷积层也可以处理图像的边界,提取位置信息。 池化层的主要作用是: 对特征图进行下采样 减少参数,控制过拟合 提取不变特征 具体来说,池化可以: i、...
总结来说，卷积层、池化层和全连接层在CNN中分别负责特征提取、特征降维和分类决策，它们共同协作，使得深度学习在图像识别任务中表现出色，尤其在处理复杂的视觉信息时，其优势更为明显。
卷积层：提取特征。“不全连接，参数共享”的特点大大降低了网络参数，保证了网络的稀疏性，防止过拟合。之所以可以“参数共享”，是因为样本存在局部相关的特性。池化层：有MaxPool和AveragePool等。其中MaxPool应用广泛。因为经过MaxPool可以减小卷积核的尺寸，同时又可以保留相应特征，所以主要用来降维。全...
卷积神经网络CNN中池化层有什么作用?A.减小特征尺寸,缓解过拟合B.减小特征尺寸,保持一定程度的旋转和平移不变性C.减小特征尺寸,缓解过拟合,保持一定程度的旋转和平移不
23 经典卷积神经网络 LeNet【动手学深度学习v2】